"تابستانِ شروع" رسید — تا ۹۰٪ تخفیف فقط تا ساعت ۲۳:۵۹ امشب جزئیات
چت جی پی تی یک چت بات هوش مصنوعی است که از پردازش زبان طبیعی برای ایجاد مکالمات مشابه با گفتگوهای انسانی استفاده می کند. این مدل زبانی می تواند به سوالات پاسخ دهد و انواع مختلفی از محتوای نوشتاری، پست های شبکه های اجتماعی، کد و... را تولید کند.
در آموزش پایتون، با پروژههای کاربردی به دانشجویان مهارتهای عملی و دید بیزینسی ارائه میشود که مناسب بازار کار ایران و خارج است. برای مثال، پروژه ارسال پیامک در پایان دوره انتخاب شده تا دانشجویان بتوانند از طریق آن کسب درآمد کنند.
در این دوره آموزشی، مفاهیم شیگرایی در زبان پایتون بهصورت کاملاً کاربردی آموزش داده شده است. تمامی مطالب دوره با استفاده از پیور پایتون پیادهسازی شده تا مخاطب بهصورت عمیق با اصول شیگرایی و نحوه اجرای آن در پایتون آشنا شود.
آموزش استیبل دیفیوژن به شما کمک میکند تا با مدل یادگیری ماشین Stable Diffusion آشنا شوید. این مدل برای تولید تصاویر از توصیفات به زبان طبیعی طراحی شده و برخلاف مدلهایی مانند دال-ای، متنباز است و محدودیتی برای تولید تصاویر ندارد.
در آموزش وب اسکرپینگ (Web Scraping)،با روشهای استخراج داده از وب به صورت کامل آشنا میشوید.این دوره شامل کاربردهای متنوع وب اسکرپینگ است که در مثالهای عملی و با استفاده از زبان محبوب پایتون آموزش داده میشود.
OpenCV یا همان Open Computer Vision Library به مجموعه کاملی از کتابخانههای برنامهنویسی پردازش تصویر و بینایی ماشین گفته میشود.
در دنیای فناوری امروز، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) دیگر یک مفهوم علمیتخیلی نیست، بلکه زیرساخت اصلی تمامی تحولات دیجیتال است. هوش مصنوعی به شاخهای از علوم کامپیوتر گفته میشود که هدف آن شبیهسازی هوش انسانی در ماشینهاست؛ به گونهای که سیستم بتواند مسائل پیچیده را تحلیل، یادگیری و در نهایت بهصورت مستقل حل کند.
اگر به دنبال دوره آموزشی هوش مصنوعی هستید، باید بدانید که این حوزه اقیانوسی از دانش است که از سال ۱۹۵۰ (با تست تورینگ) آغاز شد و امروز با مدلهای هوش مصنوعی مولد (Gen AI) به اوج خود رسیده است.
یادگیری ماشین (ML) به الگوریتمهایی اشاره دارد که به جای دستورالعملهای سختکد (Hard-coded)، از دادهها برای بهبود عملکرد خود استفاده میکنند. ML را میتوان به سه دستهی اصلی تقسیم کرد:
یادگیری عمیق تکاملیافتهی شبکههای عصبی است. تفاوت اصلی در معماری آن است؛ شبکههای عصبی عمیق (DNN) شامل لایههای پنهان (Hidden Layers) متعددی هستند که اجازه میدهند ماشین، مفاهیم را بهصورت سلسلهمراتبی درک کند (مثلاً لایههای ابتدایی خطوط یک تصویر را تشخیص میدهند و لایههای عمیقتر، اجزای چهره یا اشیا را شناسایی میکنند).
امروزه آموزش هوش مصنوعی بدون درک مفاهیمی نظیر Backpropagation (انتشار معکوس خطا) و Activation Functions (توابع فعالساز) ناقص است، چرا که این مفاهیم قلب تپندهی درک ماشین از دادهها هستند.
هوش مصنوعی مولد، پارادایم جدیدی است که به ماشینها توانایی “خلق کردن” دادههای جدید (متن، تصویر، کد و صوت) را میدهد. این قدرت مدیون معماری ترانسفورمر (Transformer) است که در سال ۲۰۱۷ معرفی شد. ترانسفورمرها با استفاده از مکانیزم Attention (توجه)، میتوانند وابستگی کلمات در جملات طولانی را درک کنند، که این یعنی مدلها دیگر کلمه به کلمه نمیخوانند، بلکه “زمینه” (Context) را بهطور کامل درک میکنند.
برای کسانی که به دنبال آموزش chatgpt یا آموزش کلاود هستند، شناخت تفاوتهای ساختاری این دو غول دنیای هوش مصنوعی ضروری است:
برای ورود به بازار کار این حوزه، تنها دانستن تئوری کافی نیست. مسیر پیشنهادی ما در دوره آموزشی هوش مصنوعی شامل گامهای زیر است:
ما در لرنفایلز معتقدیم آموزش باید با نیازهای واقعی بازار ایران و جهان گره بخورد. چه توسعهدهنده وب باشید و بخواهید هوش مصنوعی را در سایتهای وردپرسی خود استفاده کنید، و چه دانشجو باشید، این دورهها به گونهای طراحی شدهاند که شما را از سطح “کاربر” به سطح “متخصص پیادهساز” ارتقا دهند.
آینده متعلق به کسانی است که هوش مصنوعی را به عنوان یک همکار در کنار خود دارند. همین حالا یادگیری را شروع کنید و از رقبای خود پیشی بگیرید.
